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研究成果
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Scopus著者プロファイル
藤波 美起登
次席研究員(研究院講師)
Junior Researcher(Assistant Professor) 次席研究員(研究院講師)
,
理工学術院総合研究所
ウェブサイト
https://w-rdb.waseda.jp/html/100002084_ja.html
h-index
186
被引用数
6
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2018
2024
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(9)
類似のプロファイル
(1)
フィンガープリント
Mikito Fujinamiが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Kinetic Energy
Chemistry
100%
Kinetic Energy Density
Engineering
100%
Kinetic Energy Density Functional
Keyphrases
66%
Local Machine
Keyphrases
66%
Semilocal
Keyphrases
66%
Electron Density
Chemistry
66%
Energy Engineering
Engineering
38%
Chemical Experiment
Keyphrases
33%
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研究成果
年別の研究成果
2018
2018
2019
2020
2024
2024
8
Article
1
Comment/debate
年別の研究成果
年別の研究成果
Application and integration of computer vision technologies for automated recognition and recording of chemical experiments
Sasaki, R.,
Fujinami, M.
&
Nakai, H.
,
2024 11月
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
97
,
11
, uoae110.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Automated Recognition
100%
Automatic Recording
100%
Computer Vision
50%
Graphical User Interface
50%
Chemical Manipulation
25%
Comprehensive image dataset for enhancing object detection in chemical experiments
Sasaki, R.,
Fujinami, M.
&
Nakai, H.
,
2024 2月
,
In:
Data in Brief.
52
, 110054.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Risk Management
100%
Computer Vision
100%
Chemical Experiment
100%
Deep Learning
100%
Organic Chemistry Laboratory
33%
5
被引用数 (Scopus)
Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential
Fujinami, M.
, Kageyama, R.,
Seino, J.
, Ikabata, Y. &
Nakai, H.
,
2020 6月
,
In:
Chemical Physics Letters.
748
, 137358.
研究成果
:
Article
›
査読
Open Access
Density Functional Theory
100%
Kinetic Energy
100%
Density
100%
Energy Density
100%
Kinetic Energy Density
100%
39
被引用数 (Scopus)
Quantum chemical reaction prediction method based on machine learning
Fujinami, M.
,
Seino, J.
&
Nakai, H.
,
2020
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
93
,
5
,
p. 685-693
9 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Reaction Prediction
100%
Learning System
100%
Chemical Compound
100%
Molecular Structure
100%
20
被引用数 (Scopus)
Solvent selection scheme using machine learning based on physicochemical description of solvent molecules: Application to cyclic organometallic reaction
Fujinami, M.
, Maekawara, H., Isshiki, R.,
Seino, J.
,
Yamaguchi, J.
&
Nakai, H.
,
2020 7月
,
In:
Bulletin of the Chemical Society of Japan.
93
,
7
,
p. 841-845
5 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Learning System
100%
Organometallics
100%
Chemical Property
100%
Numerical Description
33%
7
被引用数 (Scopus)